位于坪山的深圳技术大学，近期在多个领域取得新进展，产出新成果，一起来看看具体都有哪些？

新材料与新能源学院科研团队

在有机太阳能电池领域取得多项进展

有机太阳能电池（OSCs）是基于碳基有机电子材料的一类薄膜太阳能电池，在弱光发电、可穿戴/可植入电子器件等领域有较高的应用前景。活性层的纳米级形貌是决定有机光伏器件性能的重要指标。但仅仅依靠活性层分子间的自组装往往难以直接获得理想的纳米级形貌，因而需要通过器件工程的手段对活性层形貌加以控制及优化。

针对有机光伏活性层形貌学控制问题，新材料与新能源学院张光烨副教授课题组进行了全新的工艺创新和深入的机理探究，提出了挥发性添加剂结合三元的策略，调节活性层形貌和激子扩散/分裂行为，降低了分子取向的各向异性，将基于苯并二呋喃聚合物的OSC器件效率提高到19.6%（华南国家计量中心认证为19.07%），并同时实现了高效率和高光稳定性。对于活性层后端处理工艺，课题组考虑了传统热退火工艺难以微调活性层形貌这一问题，通过将活性层翻转，提出了一种新型倒置退火方法。该工艺中热量由衬底直接传递给体异质结薄膜，能够精细调控活性层中电子给体和受体材料的相分离和晶体取向，提高介电常数，改善垂直相分离，降低电压损失。近日，团队制备的PM6:L8-BO-X器件效率达到19.91%（认证效率达到19.42%），并在多个材料体系下证实了该方法的普适性。相关研究成果发表在一系列国际顶级期刊上，为优化有机太阳能电池性能提供了一条新的途径。

研究工作1：

新颖的倒置热退火工艺制备高质量活性层使有机太阳电池的效率接近20%

▲ 传统退火及倒置退火及其形貌演变示意图

该工作在国际顶级期刊Advanced Materials上以“A Novel Upside-Down Thermal Annealing Method Toward High-Quality Active Layers Enables Organic Solar Cells with Efficiency Approaching 20%”为题发表。深圳技术大学新材料与新能源学院为论文第一完成单位，唯一通讯单位。新材料与新能源学院王宇飞副研究员为第一作者，硕士研究生孙康博和香港科技大学李超博士为共同第一作者，张光烨副教授为该论文唯一通讯作者。新材料与新能源学院李顺朴教授、仇明侠教授、何斌副教授、唐泽国副教授、尤朋副教授、谢谌助理教授、柏青讲师，硕士研究生高川林、朱亮翔为共同作者。

全文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202411957

研究工作2：

挥发性添加剂辅助三元策略实现高效稳定的有机太阳能电池

▲（a）器件的能量损失；（b）目前使用MPPT测试的器件衰减时间统计数据；（c）本研究中器件归一化PCE随光暴露时间的变化

文章在国际顶级期刊Materials Science and Engineering: R: Reports上以“Highly efficient and stable organic solar cells achieved by improving exciton diffusion and splitting through a volatile additive-assisted ternary strategy”为题发表。深圳技术大学新材料与新能源学院为论文第一完成单位，第一通讯单位。硕士毕业生赵超越为第一作者，王宇飞副研究员为共同第一作者及共同通讯作者，硕士研究生孙康博为共同第一作者。柏青讲师和香港科技大学李超博士后为共同通讯作者，张光烨副教授为该论文的通讯作者。深圳技术大学李顺朴教授、杨涛副教授、唐泽国副教授、吴丹副教授、尤朋副教授、谢谌助理教授，硕士研究生高川林、朱亮翔为该论文的共同作者。

全文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927796X24000585

研究工作3：

探究给体-受体-添加剂相互作用实现高效率有机光伏器件

▲ 活性层材料的分子结构式和基本光电，本征性能

该工作发表于材料领域国际知名期刊Aggregate，题目为“Exploiting the donor-acceptor-additive interaction’s morphological effect on the performance of organic solar cells”。深圳技术大学新材料与新能源学院为论文第一完成单位，张光烨副教授，香港理工大学李刚教授、马睿杰博士为共同通讯作者，我校交流生陈露为论文的第一作者。

全文链接：https://doi.org/10.1002/agt2.455

大数据与互联网学院科研团队

在复杂网络社区发现领域取得新进展

近日，大数据与互联网学院肖婧副教授联合北京师范大学珠海校区许小可教授，提出了新的高阶模糊隶属度体系，设计出新的高阶社区发现通用算法框架FMMEM，以高阶模糊隶属度信息为参考，辅助基于模体的进化模块度优化，有效提升获得的高阶社区质量。研究成果发表在复杂系统领域国际顶级期刊IEEE Transactions On Fuzzy Systems，题目为“Higher-order fuzzy membership in motif modularity optimization”。深圳技术大学大数据与互联网学院为论文第一完成单位，肖婧副教授为论文第一作者，北京师范大学许小可教授为该论文的通讯作者。

高阶模糊隶属度体系的提出，不仅能够丰富高阶模糊社区信息，而且能够提升新兴的高阶社区发现性能。高质量的高阶社区以及细粒度的模糊社区信息，将有力促进真实世界复杂网络的拓扑和功能分析，可广泛应用于多种前沿网络应用领域，包括社交网络大数据分析、人脑网络分析、基于EEG的人类意图识别等。该项目受2024年立项国家自然科学基金面上项目“基于可学习群智演化计算的模糊高阶社区发现”资助。

▲ 基于模体的高阶社区发现示例。(a)三角形模体；(b)网络中的三角形模体实例；(c)模体邻接矩阵；(d)基于三角形模体的高阶社区结构。

▲ 真实网络节点高阶模糊隶属度示例。(a)传统基于边的低阶模糊隶属关系；(b)基于模体的高阶模糊隶属关系；(c)真实网络中节点的高阶模糊隶属度。

全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10720854

未来技术学院刘清侠院士团队发表综述

论文：分子刷在锂金属电池中的研究进展

近日，未来技术学院刘清侠院士团队在国际材料科学顶级期刊Materials Today上发表了综述论文，题为“Emerging macromolecular brush-based materials for stabilizing lithium metal anodes”。该论文由林羲栋助理教授和李莉博士后共同担任第一作者，刘清侠院士及杨涛副教授担任共同通讯作者，深圳技术大学为第一完成单位。

研究发现，分子刷材料可以通过增强界面间的结合力、加强材料间的相互作用并实现功能的集成，从而改善高能量密度锂金属电池在商业化进程中面临的技术难题。论文对分子刷在锂金属电池中的研究进展和应用领域进行了全面梳理，深入探讨了分子刷的结构与其功能之间的紧密联系，揭示了其特有的结构是如何有效地提升锂金属电池的整体性能，并分析了最新的理论计算研究成果、当前该研究领域所面临的主要挑战及未来的发展方向，为推动高能量密度锂金属电池的技术进步和商业化应用提供了有力的支持。

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.mattod.2024.05.008

健康与环境工程学院柔性传感材料科研团队

在智能感知领域取得新进展

近日，健康与环境工程学院韩林波副教授团队利用柔性生物传感技术与人工智能相结合的方法，在智能感知与识别领域发表了两篇论文。

第一篇是题为“Recent advances in flexible hydrogel sensors: Enhancing data processing and machine learning for intelligent perception”的综述论文，发表在传感领域顶级期刊Biosensors and Bioelectronics上。深圳技术大学博士后研究员Derrick Boateng为第一作者，韩林波副教授为通讯作者。

随着柔性电子与传感技术的发展，基于水凝胶的柔性传感器在可穿戴电子设备和软体机器人等众多领域展现出了巨大应用潜力。近年来，先进的机器学习（ML）算法已被成功整合到柔性水凝胶传感技术中，不仅增强了传感系统的数据处理能力，还实现了智能感知功能。深技大科研团队探讨了将机器学习算法与柔性水凝胶传感器相结合，在不同应用中的智能感知表现；深入分析了柔性水凝胶传感器中使用的数据处理技术，为该领域未来的数据驱动型应用提供了参考。

▲ 智能感知系统的基本组成，包括感知数据采集与处理、特定任务的数据呈现以及机器学习（ML）算法

第二篇是题为“Air-writing recognition enabled by a flexible dual-network hydrogel-based sensor and machine learning”的研究论文，发表在ACS Applied Materials & Interfaces。深圳技术大学博士后研究员Derrick Boateng，硕士研究生李旭凯、吴玮瑶为共同第一作者，韩林波副教授为通讯作者。

深技大科研团队将1D-CNN算法集成于NaCl/SA/PAM水凝胶柔性应变传感器，打造精确智能的空中书写识别系统。NaCl/SA/PAM水凝胶具备优异的特性，包括高可拉伸性、良好的附着力确保与皮肤贴合、极高的应变灵敏度，可精确记录空中书写过程中的细微动作，具有高电导率、良好的抗拉强度、机械性能和电学性能，确保了卓越的传感性能。借助提出的1D-CNN算法的先进数据分析能力，该系统能够成功识别空中书写的英文字母，识别精度高达96.3%。该研究成果在空中书写识别、加密技术、虚拟现实以及人机交互应用等领域具有重要的应用潜力，开辟了未来技术发展的新方向。

▲ 基于水凝胶和机器学习辅助的空中书写识别系统。(a) 26个英文字母的空中书写的电学信号；(b) 空中书写识别的整体流程；(c) 机器学习辅助的数据处理和空中书写识别系统的流程图，包括训练阶段和实际识别阶段。

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.bios.2024.116499

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.4c10168